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Enregistrement W4393074213 · doi:10.1158/1538-7445.am2024-79

Abstract 79: Enabling fast and convenient immune profiling of fresh and long-term stabilized human whole blood samples with CyTOF

2024· article· en· W4393074213 sur OpenAlexaff
Michael R. Cohen, Shakir Hasan, Stephen Li

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensIntegrity Testing Laboratory (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmune systemHuman bloodWhole bloodProfiling (computer programming)Term (time)MedicineImmunologyComputational biologyBiologyComputer sciencePhysiologyPhysicsProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Accurate phenotyping of immune cells in whole blood (WB) from patients with cancer is critical for making disease prognoses and monitoring clinical efficacy of immunotherapies. Fresh WB must be analyzed within 24 hours of collection to minimize changes in cellular composition. However, WB collection and cytometric analysis are often performed at different sites, which can result in sample processing delays. Several WB preservation reagents have been developed to address this challenge, including PROT1 (Smart Tube Inc.) and Cytodelics Whole Blood Cell Stabilizer (Cytodelics). However, not all antibody panels are compatible with these reagents. A CyTOF® panel was developed to be compatible with these commercial WB stabilizers and for use in pharmaceutical and clinical research. CyTOF flow cytometry uses metal-tagged antibodies to identify cellular and functional phenotypes. Advantages and features of CyTOF technology enable rapid design and application of 50-plus-marker panels and convenient workflows in which samples can be stained and acquired in a single tube. Compensation is not required since CyTOF flow cytometry has low signal spillover and no autofluorescence. Moreover, antibody cocktails and stained samples can be frozen for later use and acquisition. Thus, CyTOF technology overcomes major hurdles of fluorescence-based cytometry and provides a streamlined and flexible workflow in clinical research. The CyTOF panel contains 20 antibodies to identify over 30 immune cell populations. For easy customization, there are more than 30 additional open channels to analyze markers of interest. The panel works with fresh and stabilized WB samples and is amenable to different staining and acquisition workflows. To show the flexibility of sample staining and stabilization, WB from three healthy donors was assessed using two stabilization workflows. First, fresh WB samples were stained with the antibody panel, followed by PROT1 or Cytodelics stabilization and storage at -80 °C. The second workflow involved immediate stabilization/fixation of WB with PROT1 or Cytodelics and storage at -80 °C. Subsequently, the samples for the second workflow were thawed, surface stained, and acquired. To reduce technical variability from staining, the antibodies were pooled together and frozen at -80 °C as single-use aliquots. Furthermore, all samples were barcoded and acquired as a single tube to reduce variability from sample acquisition. The CyTOF panel developed for broad immune profiling is compatible with WB stabilizers, which overcomes traditional and logistical challenges with WB processing and acquisition. Furthermore, freezing antibody cocktails is a unique feature of CyTOF flow cytometry, ensuring batch-to-batch consistency in clinical research. Thus, CyTOF workflows enable swift and convenient analysis of WB samples. For Research Use Only. Not for use in diagnostic procedures. Citation Format: Michael Cohen, Shakir Hasan, Stephen Li, Christina Loh. Enabling fast and convenient immune profiling of fresh and long-term stabilized human whole blood samples with CyTOF [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2024; Part 1 (Regular Abstracts); 2024 Apr 5-10; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(6_Suppl):Abstract nr 79.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,005

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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